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分步解决方案

步骤 1：通过 ModelScope 下载模型

# 安装 ModelScope CLI
pip install modelscope# 下载模型到本地目录
modelscope download --model 'sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2' --local_dir './models'

步骤 2：修改代码适配 ModelScope

import os
os.environ['MODELSCOPE_CACHE'] = './models'  # 指定模型缓存路径
from modelscope.models import Model
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasksclass CodeVectorStore:def __init__(self, persist_directory: str = "vector_store"):"""初始化向量数据库"""# 加载本地模型self.embedding_model = pipeline(task=Tasks.sentence_embedding,model='./models/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2',model_revision='v1.0.0')# 自定义嵌入函数self.embeddings = self._modelscope_embedding# 初始化 Chromaself.vector_store = Chroma(persist_directory=persist_directory,embedding_function=self.embeddings,collection_name="code_snippets")def _modelscope_embedding(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:"""生成嵌入向量"""results = self.embedding_model(inputs={'source_sentence': texts})return [result['embedding'].tolist() for result in results]

步骤 3：移除 Hugging Face 依赖

# 删除原有导入
- from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings# 添加 ModelScope 依赖
+ from modelscope.pipelines import pipeline
+ from modelscope.utils.constant import Tasks

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完整代码实现

import os
os.environ['MODELSCOPE_CACHE'] = './models'
from typing import List, Dict, Any
from langchain_chroma import Chroma
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
import logging
import asyncio
import jsonlogger = logging.getLogger(__name__)class CodeVectorStore:def __init__(self, persist_directory: str = "vector_store"):"""初始化向量数据库"""# 加载本地模型self.embedding_model = pipeline(task=Tasks.sentence_embedding,model='./models/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2',model_revision='v1.0.0')# 初始化 Chromaself.vector_store = Chroma(persist_directory=persist_directory,embedding_function=self._modelscope_embedding,collection_name="code_snippets")def _modelscope_embedding(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:"""自定义嵌入函数"""results = self.embedding_model(inputs={'source_sentence': texts})return [result['embedding'].tolist() for result in results]async def add_code_to_store(self, code_snippets: List[Dict[str, Any]]):"""添加代码到向量数据库"""try:texts = [snippet["code"] for snippet in code_snippets]metadatas = [...]  # 元数据处理逻辑保持不变# 生成嵌入向量embeddings = self._modelscope_embedding(texts)# 使用 Chroma 底层 API 添加数据await asyncio.to_thread(self.vector_store._collection.add,embeddings=embeddings,documents=texts,metadatas=metadatas)except Exception as e:logger.error(f"添加代码失败: {str(e)}")raise# 其他方法保持不变...

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关键配置说明

1. 模型目录结构

models/
└── sentence-transformers/└── all-MiniLM-L6-v2/├── config.json├── pytorch_model.bin└── tokenizer_config.json

2. 环境变量设置

# 设置缓存路径（Linux/macOS）
export MODELSCOPE_CACHE=./models# 或永久生效（写入 ~/.bashrc）
echo "export MODELSCOPE_CACHE=./models" >> ~/.bashrc

3. 性能优化参数

self.embedding_model = pipeline(task=Tasks.sentence_embedding,model='./models/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2',model_revision='v1.0.0',device='cpu',        # 指定 CPU 推理quantization=True,   # 8-bit 量化batch_size=32        # 增大批处理量
)

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验证测试

def test_embedding():store = CodeVectorStore()texts = ["def test(): pass", "print('hello')"]embeddings = store._modelscope_embedding(texts)# 验证输出维度assert len(embeddings) == 2assert len(embeddings[0]) == 384  # MiniLM-L6 的向量维度# 验证相似度计算similarity = np.dot(embeddings[0], embeddings[1])print(f"相似度: {similarity:.4f}")  # 应大于 0.5

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优势对比

功能	原 Hugging Face 方案	新 ModelScope 方案
国内下载速度	慢（依赖国际带宽）	快（阿里云 CDN 加速）
模型管理	分散式管理	统一企业级模型仓库
安全合规	需自行处理模型合规	内置模型使用协议管理
离线支持	需复杂配置	原生支持离线模式
服务稳定性	受国际网络波动影响	国内服务器保障

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企业级增强

1. 私有镜像搭建

# 使用 Docker 部署 ModelScope 镜像服务
docker run -d -p 8080:8080 \-v /path/to/models:/models \registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope/modelscope-server:latest

2. 访问控制配置

# Nginx 配置示例
server {listen 80;server_name models.internal.com;location / {auth_basic "Model Server";auth_basic_user_file /etc/nginx/htpasswd;proxy_pass http://localhost:8080;}
}

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通过以上方案，您可以在完全脱离 Hugging Face 生态的情况下，使用 ModelScope 的国内服务稳定运行代码审计工具。此方案特别适合以下场景：

• 企业内网环境
• 需要代码审计工具完全自主可控
• 对模型下载速度有较高要求
• 需要符合国内数据合规要求